The next software revolution: programming biological cells | Sara-Jane Dunn

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TED


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Translator: Harsh Chauhan Reviewer: piyush ramanuj
00:12
The second half of the last century was completely defined
0
12750
4509
पिछली शताब्दी का दूसरा भाग पूरी तरह से परिभाषित किया गया था
00:17
by a technological revolution:
1
17283
1999
तकनीकी क्रांति द्वारा:
00:19
the software revolution.
2
19306
1435
सॉफ्टवेयर क्रांति।
00:21
The ability to program electrons on a material called silicon
3
21313
4808
इलेक्ट्रॉनों को प्रोग्राम करने की क्षमता सिलिकॉन नामक सामग्री पर
00:26
made possible technologies, companies and industries
4
26145
3073
संभव प्रौद्योगिकियों , कंपनियों और उद्योगों
00:29
that were at one point unimaginable to many of us,
5
29242
3977
वह एक बिंदु पर थे हम में से कई के लिए अकल्पनीय,
00:33
but which have now fundamentally changed the way the world works.
6
33243
3915
लेकिन जो अब मौलिक रूप से बदल चुके हैं जिस तरह से दुनिया काम करती है।
00:38
The first half of this century, though,
7
38158
1921
इस सदी की पहली छमाही, हालांकि,
00:40
is going to be transformed by a new software revolution:
8
40103
3978
रूपांतरित होने जा रहा है एक नई सॉफ्टवेयर क्रांति द्वारा:
00:44
the living software revolution.
9
44105
2435
जीवित सॉफ्टवेयर क्रांति।
00:46
And this will be powered by the ability to program biochemistry
10
46921
4050
और यह क्षमता से संचालित होगा जैव रसायन के लिए कार्यक्रम
00:50
on a material called biology.
11
50995
2295
जीव विज्ञान नामक सामग्री पर।
00:53
And doing so will enable us to harness the properties of biology
12
53314
4141
और ऐसा करने से हम खुद को सक्षम बना पाएंगे जीव विज्ञान के गुण
00:57
to generate new kinds of therapies,
13
57479
2656
नए प्रकार की चिकित्सा उत्पन्न करने के लिए,
01:00
to repair damaged tissue,
14
60159
1868
क्षतिग्रस्त ऊतक की मरम्मत के लिए,
01:02
to reprogram faulty cells
15
62051
2725
दोषपूर्ण कोशिकाओं को पुन: उत्पन्न करने के लिए
01:04
or even build programmable operating systems out of biochemistry.
16
64800
4554
या प्रोग्राम बनाने योग्य भी जैव रसायन से बाहर ऑपरेटिंग सिस्टम।
01:10
If we can realize this -- and we do need to realize it --
17
70420
3573
अगर हम यह महसूस कर सकते हैं - और हमें इसे महसूस करने की आवश्यकता है -
01:14
its impact will be so enormous
18
74017
2162
इसका प्रभाव इतना बढ़ जाएगा
01:16
that it will make the first software revolution pale in comparison.
19
76203
3877
यह पहला बना देगा तुलना में सॉफ्टवेयर क्रांति पीला।
01:20
And that's because living software would transform the entirety of medicine,
20
80104
4234
और ऐसा इसलिए है क्योंकि जीवित सॉफ्टवेयर चिकित्सा की संपूर्णता को बदल देगा,
01:24
agriculture and energy,
21
84362
1559
कृषि और ऊर्जा,
01:25
and these are sectors that dwarf those dominated by IT.
22
85945
3828
और ये ऐसे क्षेत्र हैं जो बौने हैं उन पर यह हावी है।
01:30
Imagine programmable plants that fix nitrogen more effectively
23
90812
4174
प्रोग्राम कीये पौधों के बारे मे सोचो जो नाइट्रोजन को प्रभावी ढंग से ठीक करता है
01:35
or resist emerging fungal pathogens,
24
95010
2905
या उभरते कवक रोगजनकों का विरोध करें,
01:37
or even programming crops to be perennial rather than annual
25
97939
3537
या यहां तक कि फसलों की प्रोग्रामिंग वार्षिक के बजाय बारहमासी होना
तो आप दोगुना कर सकते हैं आपकी फसल की पैदावार हर साल होती है।
01:41
so you could double your crop yields each year.
26
101500
2268
01:43
That would transform agriculture
27
103792
2098
वह कृषि को बदल देगा
01:45
and how we'll keep our growing and global population fed.
28
105914
4104
और हम अपने विकास को कैसे बनाए रखेंगे और वैश्विक आबादी को खिलाया गया।
या प्रोग्राम करने योग्य प्रतिरक्षा की कल्पना करें,
01:50
Or imagine programmable immunity,
29
110794
2262
01:53
designing and harnessing molecular devices that guide your immune system
30
113080
4238
आणविक उपकरणों का डिजाइन और दोहन जो आपकी प्रतिरक्षा प्रणाली का मार्गदर्शन करता है
01:57
to detect, eradicate or even prevent disease.
31
117342
3830
पता लगाना, मिटाना या यहां तक कि बीमारी को रोकने के।
02:01
This would transform medicine
32
121196
1571
इससे दवाई बदल जाएगी
02:02
and how we'll keep our growing and aging population healthy.
33
122791
3489
और हम अपने विकास को कैसे बनाए रखेंगे और उम्र बढ़ने की आबादी स्वस्थ।
हमारे पास पहले से कई उपकरण हैं जो जीवित सॉफ्टवेयर को एक वास्तविकता बना देगा।
02:07
We already have many of the tools that will make living software a reality.
34
127501
4203
हम CRISPR के साथ जीन को ठीक से संपादित कर सकते हैं।
02:11
We can precisely edit genes with CRISPR.
35
131728
2347
02:14
We can rewrite the genetic code one base at a time.
36
134099
3083
हम आनुवंशिक कोड को फिर से लिख सकते हैं एक समय में एक आधार।
02:17
We can even build functioning synthetic circuits out of DNA.
37
137206
4436
हम कामकाज का निर्माण भी कर सकते हैं डीएनए से बाहर सिंथेटिक सर्किट।
02:22
But figuring out how and when to wield these tools
38
142428
2469
लेकिन कैसे और कब का पता लगाना इन उपकरणों को फिराना है
02:24
is still a process of trial and error.
39
144921
2422
अभी भी परीक्षण और त्रुटि की एक प्रक्रिया है।
02:27
It needs deep expertise, years of specialization.
40
147367
3660
इसके लिए गहरी विशेषज्ञता चाहिए, विशेषज्ञता के वर्ष।
02:31
And experimental protocols are difficult to discover
41
151051
3037
और प्रायोगिक प्रोटोकॉल को खोजने के लिए मुश्किल है
02:34
and all too often, difficult to reproduce.
42
154112
2582
और सभी अक्सर, पुन: उत्पन्न करने के लिए मुश्किल।
02:37
And, you know, we have a tendency in biology to focus a lot on the parts,
43
157256
4473
हमारी बायोलॉजी में एक प्रवृत्ति है जो भागों पर बहुत कुछ ध्यान केंद्रित करती है,
02:41
but we all know that something like flying wouldn't be understood
44
161753
3133
लेकिन हम सभी जानते हैं कि उड़ने वाली कुछ चीज़ों को समझ नहीं पाएगा
02:44
by only studying feathers.
45
164910
1339
पंखों का अध्ययन करके
02:46
So programming biology is not yet as simple as programming your computer.
46
166846
4521
इसलिए प्रोग्रामिंग जीवविज्ञान अभी तक आपके कंप्यूटर को प्रोग्रामिंग के रूप में सरल नहीं है।
02:51
And then to make matters worse,
47
171391
1678
और फिर मामले को बदतर बनाने के लिए,
02:53
living systems largely bear no resemblance to the engineered systems
48
173093
4010
जीवित प्रणाली काफी हद तक कोई समानता नहीं रखती है इंजीनियर प्रणालियों के लिए
02:57
that you and I program every day.
49
177127
2096
आप और मैं हर दिन कार्यक्रम करते हैं।
02:59
In contrast to engineered systems, living systems self-generate,
50
179691
4111
इंजीनियर प्रणालियों के विपरीत, जीवित प्रणाली स्व-उत्पन्न,
03:03
they self-organize,
51
183826
1471
वे स्वयं को संगठित करते हैं,
03:05
they operate at molecular scales.
52
185321
1687
वे आणविक पैमानों पर काम करते हैं।
03:07
And these molecular-level interactions
53
187032
2136
और ये आणविक स्तर की बातचीत
03:09
lead generally to robust macro-scale output.
54
189192
3018
आम तौर पर मजबूत करने के लिए नेतृत्व स्थूल पैमाने पर उत्पादन।
03:12
They can even self-repair.
55
192234
2720
वे स्व-मरम्मत भी कर सकते हैं।
03:16
Consider, for example, the humble household plant,
56
196256
2994
उदाहरण के लिए विचार करें, विनम्र घरेलू संयंत्र,
03:19
like that one sat on your mantelpiece at home
57
199274
2187
जैसे कि घर पर अपने अऋगीठी के चारों ओर की लकड़ी की बनावट पर बैठ गया
03:21
that you keep forgetting to water.
58
201485
1787
कि आप पानी को भूल जाते हैं |
03:23
Every day, despite your neglect, that plant has to wake up
59
203749
3615
हर दिन, आपकी उपेक्षा के बावजूद, उस संयंत्र को जागृत करना होगा
03:27
and figure out how to allocate its resources.
60
207388
2747
और अपने संसाधनों को आवंटित करने के लिए पता करें।
03:30
Will it grow, photosynthesize, produce seeds, or flower?
61
210159
3571
क्या यह बढ़ेगा, प्रकाश संश्लेषण, बीज या फूल का उत्पादन होगा?
03:33
And that's a decision that has to be made at the level of the whole organism.
62
213754
3939
और यह एक ऐसा निर्णय है जिसे पूरे जीव के स्तर पर बनाया जाना है।
03:37
But a plant doesn't have a brain to figure all of that out.
63
217717
3481
एक संयंत्र में उस मस्नुैत के पास नहीं है जो कि सभी को समझने के लिए।
03:41
It has to make do with the cells on its leaves.
64
221222
2717
इसे अपने पत्तियों पर कोशिकाओं के साथ करना है।
03:43
They have to respond to the environment
65
223963
1903
उन्हें पर्यावरण पर प्रतिक्रिया देनी होगी
03:45
and make the decisions that affect the whole plant.
66
225890
2649
और निर्णय लेते हैं जो पूरे पौधे को प्रभावित करता है।
03:48
So somehow there must be a program running inside these cells,
67
228563
3988
तो किसी तरह एक कार्यक्रम होना चाहिए इन कोशिकाओं के अंदर चल रहा है,
03:52
a program that responds to input signals and cues
68
232575
2727
एक प्रोग्राम जो जवाब देता है इनपुट संकेतों और संकेतों के लिए
03:55
and shapes what that cell will do.
69
235326
1940
और आकार जो सेल करेगा।
03:57
And then those programs must operate in a distributed way
70
237679
3247
और फिर उन कार्यक्रमों को संचालित करना होगा एक वितरित तरीके से
04:00
across individual cells,
71
240950
1337
व्यक्तिगत कोशिकाओं के पार,
04:02
so that they can coordinate and that plant can grow and flourish.
72
242311
4123
ताकि वे समन्वय कर सकें और वह पौधा विकसित और पनप सकता है।
04:07
If we could understand these biological programs,
73
247675
3316
अगर हम समझ सके ये जैविक कार्यक्रम,
04:11
if we could understand biological computation,
74
251015
3122
अगर हम समझ सके जैविक अभिकलन,
04:14
it would transform our ability to understand how and why
75
254161
3937
यह हमारी क्षमता को बदल देगा कैसे और क्यों समझने के लिए
कोशिकाएं वही करती हैं जो वे करते हैं।
04:18
cells do what they do.
76
258122
1546
क्योंकि, अगर हम इन कार्यक्रमों को समझते हैं,
04:20
Because, if we understood these programs,
77
260152
1987
04:22
we could debug them when things go wrong.
78
262163
2133
जब चीजें गलत होती हैं तो हम उन्हें डिबेट कर सकते हैं
04:24
Or we could learn from them how to design the kind of synthetic circuits
79
264320
4193
या हम उनसे सीख सकते हैं कि कैसे डिजाइन किया जाए सिंथेटिक सर्किट की तरह
04:28
that truly exploit the computational power of biochemistry.
80
268537
4474
यह वास्तव में शोषण है जैव रसायन की कम्प्यूटेशनल शक्ति।
इस विचार के बारे में मेरा जुनून मुझे अनुसंधान में एक कैरियर के लिए प्रेरित किया
04:34
My passion about this idea led me to a career in research
81
274407
3018
04:37
at the interface of maths, computer science and biology.
82
277449
3631
गणित के इंटरफ़ेस पर, कंप्यूटर विज्ञान और जीव विज्ञान।
04:41
And in my work, I focus on the concept of biology as computation.
83
281104
4726
अपने काम में, मैं अवधारणा पर ध्यान केंद्रित करता हूं जीवविज्ञान की गणना में
04:46
And that means asking what do cells compute,
84
286334
3142
और इसका मतलब है कि पूछना कोशिकाएं क्या गणना करती हैं,
04:49
and how can we uncover these biological programs?
85
289500
3517
और हम कैसे उजागर कर सकते हैं ये जैविक कार्यक्रम?
04:53
And I started to ask these questions together with some brilliant collaborators
86
293760
3757
और मैंने ये सवाल पूछना शुरू कर दिया कुछ शानदार सहयोगियों के साथ
04:57
at Microsoft Research and the University of Cambridge,
87
297541
2571
Microsoft अनुसंधान में और कैम्ब्रिज विश्वविद्यालय,
05:00
where together we wanted to understand
88
300136
2283
जहां एक साथ हम समझना चाहते थे
05:02
the biological program running inside a unique type of cell:
89
302443
4177
जैविक कार्यक्रम सेल के एक अद्वितीय प्रकार के अंदर चल रहा है:
05:06
an embryonic stem cell.
90
306644
1894
एक भ्रूण स्टेम सेल।
ये सेल अद्वितीय हैं क्योंकि वे पूरी तरह से भोले हैं।
05:09
These cells are unique because they're totally naïve.
91
309136
3160
वे अपनी इच्छानुसार कुछ भी बन सकते हैं:
05:12
They can become anything they want:
92
312320
2168
एक मस्तिष्क सेल, एक हृदय सेल , एक हड्डी सेल, एक फेफड़े के सेल,
05:14
a brain cell, a heart cell, a bone cell, a lung cell,
93
314512
2565
05:17
any adult cell type.
94
317101
1897
कोई वयस्क सेल प्रकार
05:19
This naïvety, it sets them apart,
95
319022
1677
यह नाविक, यह उन्हें अलग करता है,
05:20
but it also ignited the imagination of the scientific community,
96
320723
3001
लेकिन यह वैज्ञानिक समुदाय की कल्पना भी प्रज्वलित करता है,
05:23
who realized, if we could tap into that potential,
97
323748
3263
कौन एहसास हुआ, अगर हम उस क्षमता में टैप कर सकते हैं,
हमारे पास दवा के लिए एक शक्तिशाली उपकरण होगा
05:27
we would have a powerful tool for medicine.
98
327035
2351
अगर हम यह समझ सकते हैं कि ये कोशिकाएं निर्णय कैसे करती हैं
05:29
If we could figure out how these cells make the decision
99
329917
2621
एक सेल प्रकार या दूसरे बनने के लिए,
05:32
to become one cell type or another,
100
332562
2131
05:34
we might be able to harness them
101
334717
1690
हम उन्हें दोहन करने में सक्षम हो सकते हैं
05:36
to generate cells that we need to repair diseased or damaged tissue.
102
336431
4553
कोशिकाओं को उत्पन्न करनेहमें रोग या क्षतिग्रस्त ऊतक की मरम्मत की आवश्यकता है।
05:41
But realizing that vision is not without its challenges,
103
341794
2930
लेकिन यह समझने की दृष्टि इसकी चुनौतियों के बिना नहीं है,
05:44
not least because these particular cells,
104
344748
2764
कम से कम क्योंकि ये विशेष कोशिकाएं,
05:47
they emerge just six days after conception.
105
347536
2829
वे गर्भधारण के छह दिनों के बाद ही उभरते हैं
05:50
And then within a day or so, they're gone.
106
350826
2055
और फिर एक दिन या तो, वे चले गए हैं
05:52
They have set off down the different paths
107
352905
2057
उन्होंने विभिन्न मार्गों को बंद कर दिया है
05:54
that form all the structures and organs of your adult body.
108
354986
3050
यह आपके वयस्क शरीर के सभी संरचनाओं और अंगों को बनाते हैं।
05:59
But it turns out that cell fates are a lot more plastic
109
359770
3079
लेकिन यह पता चला है कि सेल भाग्य बहुत अधिक प्लास्टिक हैं
06:02
than we might have imagined.
110
362873
1413
हम की कल्पना की तुलना में
06:04
About 13 years ago, some scientists showed something truly revolutionary.
111
364310
4321
शायद लगभग 13 साल पहले, कुछ वैज्ञानिकों ने वास्तव में क्रांतिकारी कुछ दिखाया
06:09
By inserting just a handful of genes into an adult cell,
112
369393
4346
एक वयस्क सेल में सिर्फ कुछ मुट्ठी भर जीन डालने के द्वारा,
06:13
like one of your skin cells,
113
373763
1764
आपकी त्वचा कोशिकाओं में से एक की तरह,
06:15
you can transform that cell back to the naïve state.
114
375551
3959
आप उस सेल को भोले राज्य में बदल सकते हैं।
और यह एक ऐसी प्रक्रिया है जिसे वास्तव में "रिप्रोग्रामिंग" के रूप में जाना जाता है
06:19
And it's a process that's actually known as "reprogramming,"
115
379534
3175
06:22
and it allows us to imagine a kind of stem cell utopia,
116
382733
3359
और यह हमें स्टेम सेल यूटोपिया की तरह कल्पना करने की अनुमति देता है,
06:26
the ability to take a sample of a patient's own cells,
117
386116
3641
रोगी की अपनी कोशिकाओं का एक नमूना लेने की क्षमता,
06:29
transform them back to the naïve state
118
389781
2360
उन्हें भोले राज्य में वापस बदलना
06:32
and use those cells to make whatever that patient might need,
119
392165
3130
और उन कोशिकाओं का उपयोग करें जो कि रोगी की आवश्यकता हो सकती है,
06:35
whether it's brain cells or heart cells.
120
395319
2075
चाहे मस्तिष्क कोशिकाओं या हृदय कोशिकाओं का हो।
06:38
But over the last decade or so,
121
398541
1765
लेकिन पिछले दशक या उससे अधिक समय से,
सेल भाग्य को बदलने का तरीका पता लगाना,
06:40
figuring out how to change cell fate,
122
400330
3044
यह अभी भी परीक्षण और त्रुटि की प्रक्रिया है
06:43
it's still a process of trial and error.
123
403398
2152
06:45
Even in cases where we've uncovered successful experimental protocols,
124
405911
4508
यहां तक कि उन मामलों में जहां हमने सफल प्रायोगिक प्रोटोकॉल का खुलासा किया है,
06:50
they're still inefficient,
125
410443
1467
वे अभी भी अक्षम हैं,
06:51
and we lack a fundamental understanding of how and why they work.
126
411934
4238
और हमें एक मौलिक समझ की कमी और वे क्यों काम करते हैं
यदि आपको पता चल गया कि एक स्टेम सेल को हृदय सेल में कैसे बदलना है,
06:56
If you figured out how to change a stem cell into a heart cell,
127
416650
3005
06:59
that hasn't got any way of telling you how to change a stem cell
128
419679
3089
यह आपको बताने का कोई तरीका नहीं है कि स्टेम सेल कैसे बदलना है
07:02
into a brain cell.
129
422792
1201
एक मस्तिष्क सेल में
07:04
So we wanted to understand the biological program
130
424633
2931
इसलिए हम जैविक कार्यक्रम को समझना चाहते थे
07:07
running inside an embryonic stem cell,
131
427588
2447
एक भ्रूण स्टेम सेल के अंदर चल रहा है,
07:10
and understanding the computation performed by a living system
132
430059
3506
और एक जीवित प्रणाली द्वारा प्रदर्शन की गणना को समझना
07:13
starts with asking a devastatingly simple question:
133
433589
4253
एक विनाशकारी सरल प्रश्न पूछने के साथ शुरू होता है:
07:17
What is it that system actually has to do?
134
437866
3356
यह क्या है कि सिस्टम को वास्तव में करना है?
07:21
Now, computer science actually has a set of strategies
135
441838
2850
अब, कंप्यूटर विज्ञान में वास्तव में रणनीतियों का एक सेट है
07:24
for dealing with what it is the software and hardware are meant to do.
136
444712
3827
इसके अलावा सॉफ्टवेयर हार्डवेयर क्या करने के लिए हैं, इसके अलावा व्यवहार करना है
07:28
When you write a program, you code a piece of software,
137
448563
2660
आप एक प्रोग्राम लिखते हैं, तब एक कोड तयार करते हैं,
07:31
you want that software to run correctly.
138
451247
2000
सॉफ्टवेयर सही तरीके से चलाने के लिए
07:33
You want performance, functionality.
139
453271
1790
आप प्रदर्शन, कार्यक्षमता चाहते हैं.
07:35
You want to prevent bugs.
140
455085
1217
आप बग को रोकना चाहते हैं.
07:36
They can cost you a lot.
141
456326
1308
बहुत खर्चिला हैं
07:38
So when a developer writes a program,
142
458168
1842
इसलिए जब एक डेवलपर एक प्रोग्राम लिखता है,
07:40
they could write down a set of specifications.
143
460034
2270
वे लिख सकते थे विनिर्देशों का एक सेट।
07:42
These are what your program should do.
144
462328
1871
ये वही हैं जो आपके प्रोग्राम करेंगे
07:44
Maybe it should compare the size of two numbers
145
464223
2268
शायद इसकी तुलना करनी चाहिए दो संख्याओं का आकार
07:46
or order numbers by increasing size.
146
466515
1792
या आकार बढ़ाने के क्रम क्रमांकन
07:49
Technology exists that allows us automatically to check
147
469037
4695
प्रौद्योगिकी मौजूद है जो हमें स्वचालित रूप से जांचने की अनुमति देता है
07:53
whether our specifications are satisfied,
148
473756
2378
चाहे हमारे विनिर्देश संतुष्ट हैं,
07:56
whether that program does what it should do.
149
476158
2633
चाहे वह प्रोग्राम ऐसा करना चाहिए जो करना चाहिए
07:59
And so our idea was that in the same way,
150
479266
2856
और इसलिए हमारा विचार उसी तरह से था
08:02
experimental observations, things we measure in the lab,
151
482146
3068
प्रायोगिक टिप्पणियां, हम प्रयोगशाला में जो कुछ मापते हैं,
08:05
they correspond to specifications of what the biological program should do.
152
485238
5033
वे जैविक कार्यक्रम को क्या करना चाहिए, इसके विनिर्देशों के अनुरूप हैं।
इसलिए हमें सिर्फ एक तरह से समझने की जरूरत है
08:10
So we just needed to figure out a way
153
490769
1876
08:12
to encode this new type of specification.
154
492669
3183
इस नए प्रकार के विनिर्देश को सांकेतिक शब्दों में बदलना
08:16
So let's say you've been busy in the lab and you've been measuring your genes
155
496594
3654
तो हम कहते हैं कि आप प्रयोगशाला में व्यस्त हैं और आप अपने जीन को माप रहे हैं
08:20
and you've found that if Gene A is active,
156
500272
2436
और आपने पाया है कि यदि जीन एक सक्रिय है,
08:22
then Gene B or Gene C seems to be active.
157
502732
3388
फिर जीन बी या जीन सी सक्रिय हो रहा है।
08:26
We can write that observation down as a mathematical expression
158
506678
3582
हम एक गणितीय अभिव्यक्ति के रूप में नीचे अवलोकन लिख सकते हैं
08:30
if we can use the language of logic:
159
510284
2373
अगर हम तर्क की भाषा का उपयोग कर सकते हैं:
08:33
If A, then B or C.
160
513125
2328
यदि एक, तो बी या सी।
08:36
Now, this is a very simple example, OK.
161
516242
2454
अब, यह एक बहुत ही सरल उदाहरण है, ठीक है।
08:38
It's just to illustrate the point.
162
518720
1743
यह बिंदु को स्पष्ट करने के लिए है
08:40
We can encode truly rich expressions
163
520487
2924
हम अमीर अभिव्यक्ति को सांकेतिक शब्दों में बदल सकते हैं
08:43
that actually capture the behavior of multiple genes or proteins over time
164
523435
4153
यह वास्तव में समय के साथ कई जीन या प्रोटीन के व्यवहार को पकड़ता है
08:47
across multiple different experiments.
165
527612
2536
कई अलग-अलग प्रयोगों में
08:50
And so by translating our observations
166
530521
2626
और इसलिए हमारी टिप्पणियों का अनुवाद करके
08:53
into mathematical expression in this way,
167
533171
1993
इस तरह से गणितीय अभिव्यक्ति में,
08:55
it becomes possible to test whether or not those observations can emerge
168
535188
5098
यह जांचना संभव है कि उन टिप्पणियां उभरने या नहीं देख सकते हैं
09:00
from a program of genetic interactions.
169
540310
3054
आनुवंशिक इंटरैक्शन के एक कार्यक्रम से
09:04
And we developed a tool to do just this.
170
544063
2556
और हमने ऐसा करने के लिए एक उपकरण विकसित किया है।
09:06
We were able to use this tool to encode observations
171
546643
2882
हम इन टूल का उपयोग करने के लिए सक्षम थे
09:09
as mathematical expressions,
172
549549
1407
गणितीय अभिव्यक्ति के रूप में,
09:10
and then that tool would allow us to uncover the genetic program
173
550980
3610
फिर उस उपकरण हमें आनुवंशिक कार्यक्रम को उजागर करने की अनुमति देगा
09:14
that could explain them all.
174
554614
1538
यह उन सभी को समझा सकता है
09:17
And we then apply this approach
175
557481
2280
और हम इस दृष्टिकोण को लागू करते हैं
09:19
to uncover the genetic program running inside embryonic stem cells
176
559785
4083
भ्रूण स्टेम कोशिकाओं के अंदर चलने वाले आनुवंशिक कार्यक्रम को उजागर करने के लिए
09:23
to see if we could understand how to induce that naïve state.
177
563892
4189
क्या हम समझौता कर सकते हैं कि भोले राज्य को कैसे प्रेरित किया जाए।
और यह उपकरण वास्तव में बनाया गया था
09:28
And this tool was actually built
178
568105
1952
एक सॉल्वर पर जो दुनिया भर में नियमित रूप से तैनात किया गया है
09:30
on a solver that's deployed routinely around the world
179
570081
2652
09:32
for conventional software verification.
180
572757
2269
पारंपरिक सॉफ्टवेयर सत्यापन के लिए
09:35
So we started with a set of nearly 50 different specifications
181
575630
3691
इसलिए हमने लगभग 50 अलग-अलग विनिर्देशों के एक सेट के साथ शुरू किया
09:39
that we generated from experimental observations of embryonic stem cells.
182
579345
4506
कि हम प्रयोगात्मक से उत्पन्न भ्रूण स्टेम कोशिकाओं का अवलोकन।
09:43
And by encoding these observations in this tool,
183
583875
2636
और इनको कूट कर इस उपकरण में अवलोकन,
09:46
we were able to uncover the first molecular program
184
586535
3185
हम उजागर करने में सक्षम थे पहला आणविक कार्यक्रम
09:49
that could explain all of them.
185
589744
1961
कि उन सभी को समझा सकता है।
09:52
Now, that's kind of a feat in and of itself, right?
186
592309
2513
अब, यह एक तरह का करतब है में और खुद का, सही?
09:54
Being able to reconcile all of these different observations
187
594846
2902
समेटने में सक्षम होना इन सभी का अलग-अलग अवलोकन है
09:57
is not the kind of thing you can do on the back of an envelope,
188
597772
3067
इस तरह की बात नहीं है आप एक लिफाफे के पीछे कर सकते हैं,
10:00
even if you have a really big envelope.
189
600863
2648
भले ही आपके पास बहुत बड़ा लिफाफा हो।
10:04
Because we've got this kind of understanding,
190
604190
2158
क्योंकि हमें मिल गया है इस तरह की समझ,
10:06
we could go one step further.
191
606372
1462
हम एक कदम आगे जा सकते थे।
10:07
We could use this program to predict what this cell might do
192
607858
3371
हम भविष्य कर सकते हैं यह सेल क्या कर सकती है
जिन स्थितियों में हमने अभी तक परीक्षण नहीं किया था।
10:11
in conditions we hadn't yet tested.
193
611253
2176
10:13
We could probe the program in silico.
194
613453
2401
हम सिलिको में कार्यक्रम की जांच कर सकते हैं।
10:16
And so we did just that:
195
616735
1247
और इसलिए हमने ऐसा किया:
10:18
we generated predictions that we tested in the lab,
196
618006
3180
हमने भविष्यवाणियां कीं कि हमने लैब में परीक्षण किया,
10:21
and we found that this program was highly predictive.
197
621210
3032
और हमने पाया कि यह कार्यक्रम अत्यधिक भविष्य कहनेवाला था।
10:24
It told us how we could accelerate progress
198
624266
2625
इसने हमें बताया कि हम कैसे कर सकते हैं प्रगति में तेजी लाना
10:26
back to the naïve state quickly and efficiently.
199
626915
3060
वापस भोले की अवस्था में जल्दी और कुशलता से।
10:29
It told us which genes to target to do that,
200
629999
2570
यह हमें बताया कि कौन सा जीन ऐसा करने के लिए,
10:32
which genes might even hinder that process.
201
632593
2624
कौन सा जीन भी हो सकता है उस प्रक्रिया में बाधा।
10:35
We even found the program predicted the order in which genes would switch on.
202
635241
4990
हमने भी कार्यक्रम की भविष्यवाणी की जिस क्रम में जीन स्विच ऑन करेंगे।
10:40
So this approach really allowed us to uncover the dynamics
203
640980
3140
इसलिए इस दृष्टिकोण ने हमें अनुमति दी गतिशीलता को उजागर करने के लिए
10:44
of what the cells are doing.
204
644144
2402
कोशिकाएं क्या कर रही हैं।
हमने जो विकसित किया वह कोई विधि नहीं है यह स्टेम सेल बायोलॉजी के लिए विशिष्ट है।
10:47
What we've developed, it's not a method that's specific to stem cell biology.
205
647728
3642
बल्कि, यह हमें कम्प्यूटेशन की भावना बनाने की अनुमति देता है
10:51
Rather, it allows us to make sense of the computation
206
651394
2684
10:54
being carried out by the cell
207
654102
1685
सेल द्वारा किया जा रहा है
10:55
in the context of genetic interactions.
208
655811
2831
आनुवंशिक बातचीत के संदर्भ में
10:58
So really, it's just one building block.
209
658666
2288
तो वास्तव में, यह सिर्फ एक इमारत ब्लॉक है
11:00
The field urgently needs to develop new approaches
210
660978
2685
क्षेत्र को नए तरीकों को विकसित करने की आवश्यकता है
11:03
to understand biological computation more broadly
211
663687
2695
जैविक गणना को अधिक मोटे तौर पर समझने के लिए
11:06
and at different levels,
212
666406
1367
और विभिन्न स्तरों पर,
11:07
from DNA right through to the flow of information between cells.
213
667797
4129
डीएनए से कोशिकाओं के बीच की जानकारी के प्रवाह के माध्यम से।
11:11
Only this kind of transformative understanding
214
671950
2797
केवल इस तरह के परिवर्तनकारी समझ
11:14
will enable us to harness biology in ways that are predictable and reliable.
215
674771
4986
हमें जीव विज्ञान का उपयोग करने में सक्षम होगा जिसका अनुमान विश्वसनीय हैं।
11:21
But to program biology, we will also need to develop
216
681029
3042
लेकिन जीव विज्ञान के लिए, हमें विकसित करने की भी आवश्यकता होगी
11:24
the kinds of tools and languages
217
684095
1995
उपकरण और भाषाओं के प्रकार
11:26
that allow both experimentalists and computational scientists
218
686114
3408
जो दोनों प्रयोगात्मक और कम्प्यूटेशनल वैज्ञानिकों की अनुमति देता है
11:29
to design biological function
219
689546
2497
जैविक समारोह को डिजाइन करने के लिए
11:32
and have those designs compile down to the machine code of the cell,
220
692067
3505
और उन डिजाइनों को सेल के मशीन कोड से संकलित करना है,
इसकी जैव रसायन,
11:35
its biochemistry,
221
695596
1181
11:36
so that we could then build those structures.
222
696801
2484
ताकि हम उन संरचनाओं का निर्माण कर सकें।
11:39
Now, that's something akin to a living software compiler,
223
699309
3673
अब, यह एक जीवित सॉफ्टवेयर कंपाइलर के समान है,
मुझे माइक्रोसॉफ्ट पर एक टीम का हिस्सा होने पर गर्व है
11:43
and I'm proud to be part of a team at Microsoft
224
703006
2216
11:45
that's working to develop one.
225
705246
1652
यह एक विकसित करने के लिए काम कर रहा है
11:47
Though to say it's a grand challenge is kind of an understatement,
226
707366
3226
हालांकि कहने के लिए कि यह एक भव्य चुनौती है, एक ख़तरनाक है,
11:50
but if it's realized,
227
710616
1173
लेकिन अगर यह एहसास हुआ,
11:51
it would be the final bridge between software and wetware.
228
711813
3709
यह अंतिम पुल होगा सॉफ्टवेयर और वेटवेयर के बीच।
11:57
More broadly, though, programming biology is only going to be possible
229
717006
3415
अधिक व्यापक रूप से, हालांकि, जीव विज्ञान प्रोग्रामिंग केवल संभव होने जा रहा है
12:00
if we can transform the field into being truly interdisciplinary.
230
720445
4279
अगर हम क्षेत्र को बदल सकते हैं वास्तव में अंतःविषय में
12:04
It needs us to bridge the physical and the life sciences,
231
724748
2952
इसे हमें पाटने की जरूरत है भौतिक और जीवन विज्ञान,
12:07
and scientists from each of these disciplines
232
727724
2267
और वैज्ञानिकों से इन विषयों में से प्रत्येक
12:10
need to be able to work together with common languages
233
730015
2731
एक साथ काम करने में सक्षम होने की जरूरत है आम भाषाओं के साथ
12:12
and to have shared scientific questions.
234
732770
2719
और साझा करने के लिए वैज्ञानिक प्रश्न।
12:16
In the long term, it's worth remembering that many of the giant software companies
235
736757
3993
लंबी अवधि में, यह याद रखने योग्य है कि कई विशाल सॉफ्टवेयर कंपनियों
12:20
and the technology that you and I work with every day
236
740774
2492
और प्रौद्योगिकी आप और मैं हर दिन साथ काम करते हैं
12:23
could hardly have been imagined
237
743290
1503
शायद ही कल्पना की जा सकती थी
12:24
at the time we first started programming on silicon microchips.
238
744817
3605
उस समय हमने पहली बार शुरुआत की सिलिकॉन माइक्रोचिप्स पर प्रोग्रामिंग।
12:28
And if we start now to think about the potential for technology
239
748446
3031
और अगर हम अब सोचने के लिए शुरू करते हैं प्रौद्योगिकी की क्षमता
12:31
enabled by computational biology,
240
751501
2426
कम्प्यूटेशनल जीव विज्ञान द्वारा सक्षम,
12:33
we'll see some of the steps that we need to take along the way
241
753951
2935
हम कुछ चरणों को देखेंगे हमें रास्ते में ले जाने की जरूरत है
12:36
to make that a reality.
242
756910
1433
एक वास्तविकता बनाने के लिए।
अब, वहाँ सोचा था इस तरह की तकनीक
12:39
Now, there is the sobering thought that this kind of technology
243
759231
3082
दुरुपयोग करने के लिए खुला हो सकता है।
12:42
could be open to misuse.
244
762337
1777
अगर हम बात करने को तैयार हैं क्षमता के बारे में
12:44
If we're willing to talk about the potential
245
764138
2163
प्रतिरक्षा कोशिकाओं की प्रोग्रामिंग के लिए,
12:46
for programming immune cells,
246
766325
1436
12:47
we should also be thinking about the potential of bacteria
247
767785
3188
हमें भी सोचना चाहिए बैक्टीरिया की क्षमता के बारे में
12:50
engineered to evade them.
248
770997
1661
उन्हें खाली करने के लिए इंजीनियर।
12:52
There might be people willing to do that.
249
772682
2087
ऐसा करने के इच्छुक लोग हो सकते हैं।
12:55
Now, one reassuring thought in this
250
775506
1722
अब, एक आश्वस्त इस में सोचा
12:57
is that -- well, less so for the scientists --
251
777252
2289
वह है - ठीक है, कम वैज्ञानिकों के लिए -
12:59
is that biology is a fragile thing to work with.
252
779565
3269
यह जीव विज्ञान है साथ काम करने के लिए एक नाजुक चीज।
13:02
So programming biology is not going to be something
253
782858
2412
इसलिए जीव विज्ञान प्रोग्रामिंग कुछ होने वाला नहीं है
13:05
you'll be doing in your garden shed.
254
785294
1848
आप अपने गार्डन शेड में कर रहे हैं।
13:07
But because we're at the outset of this,
255
787642
2080
लेकिन क्योंकि हम इस की शुरुआत में हैं,
13:09
we can move forward with our eyes wide open.
256
789746
2583
हम आगे बढ़ सकते हैं हमारी आँखें खुली हुई हैं।
हम मुश्किल से पूछ सकते हैं सामने सवाल,
13:12
We can ask the difficult questions up front,
257
792353
2324
हम जगह में डाल सकते हैं आवश्यक सुरक्षा उपाय
13:14
we can put in place the necessary safeguards
258
794701
3040
उस हिस्से के रूप में, हमें अपनी नैतिकता के बारे में सोचना होगा।
13:17
and, as part of that, we'll have to think about our ethics.
259
797765
2797
13:20
We'll have to think about putting bounds on the implementation
260
800586
3172
हमें सीमाएं लगाने के बारे में सोचना होगा कार्यान्वयन पर
13:23
of biological function.
261
803782
1498
जैविक कार्य के।
13:25
So as part of this, research in bioethics will have to be a priority.
262
805604
3715
तो इस के हिस्से के रूप में, जैवविज्ञान में अनुसंधान प्राथमिकता होगी।
13:29
It can't be relegated to second place
263
809343
2407
इसे दूसरे स्थान पर वापस नहीं लाया जा सकता है
13:31
in the excitement of scientific innovation.
264
811774
2514
उत्साह में वैज्ञानिक नवाचार के।
13:35
But the ultimate prize, the ultimate destination on this journey,
265
815154
3474
लेकिन अंतिम पुरस्कार, इस यात्रा पर अंतिम गंतव्य,
13:38
would be breakthrough applications and breakthrough industries
266
818652
3444
सफलता के अनुप्रयोग होंगे और सफलता उद्योगों
13:42
in areas from agriculture and medicine to energy and materials
267
822120
3444
कृषि और चिकित्सा से क्षेत्रों में ऊर्जा और सामग्री के लिए
13:45
and even computing itself.
268
825588
2261
और यहां तक कि खुद की गणना।
13:48
Imagine, one day we could be powering the planet sustainably
269
828490
3148
सोचिए, एक दिन हम ताकतवर हो सकते हैं ग्रह लगातार
13:51
on the ultimate green energy
270
831662
1859
परम हरी ऊर्जा पर
13:53
if we could mimic something that plants figured out millennia ago:
271
833545
3943
अगर हम कुछ नकल कर सकते हैं सहस्राब्दियों पहले लगाए गए पौधे:
13:57
how to harness the sun's energy with an efficiency that is unparalleled
272
837512
3771
सूर्य की ऊर्जा का दोहन कैसे करें एक दक्षता के साथ जो अद्वितीय है
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by our current solar cells.
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हमारे वर्तमान सौर कोशिकाओं द्वारा।
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If we understood that program of quantum interactions
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अगर हम उस कार्यक्रम को समझ गए क्वांटम इंटरैक्शन के
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that allow plants to absorb sunlight so efficiently,
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जो पौधों को अवशोषित करने की अनुमति देते हैं इतनी कुशलता से धूप,
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we might be able to translate that into building synthetic DNA circuits
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हम इसका अनुवाद करने में सक्षम हो सकते हैं सिंथेटिक डीएनए सर्किट बनाने में
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that offer the material for better solar cells.
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कि सामग्री की पेशकश बेहतर सौर कोशिकाओं के लिए।
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There are teams and scientists working on the fundamentals of this right now,
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टीम और वैज्ञानिक काम कर रहे हैं इस समय के मूल सिद्धांतों पर,
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so perhaps if it got the right attention and the right investment,
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तो शायद अगर इसे सही ध्यान मिल गया और सही निवेश,
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it could be realized in 10 or 15 years.
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यह 10 या 15 वर्षों में महसूस किया जा सकता है।
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So we are at the beginning of a technological revolution.
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इसलिए हम शुरुआत में हैं एक तकनीकी क्रांति की।
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Understanding this ancient type of biological computation
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इस प्राचीन प्रकार को समझना जैविक अभिकलन का
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is the critical first step.
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महत्वपूर्ण पहला कदम है।
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And if we can realize this,
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हम यह महसूस कर सकते हैं,
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we would enter in the era of an operating system
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हम इस युग में प्रवेश करेंगे एक ऑपरेटिंग सिस्टम का
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that runs living software.
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वह जीवित सॉफ्टवेयर चलाता है।
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Thank you very much.
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आपका बहुत बहुत धन्यवाद।
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(Applause)
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(तालियां)
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